Sıçuan Universitetinin alimləri, Salmonellanın antibiotiklərə qarşı davamlılığını proqnozlaşdırmaq üçün süni intellekt və kvant hesablamalarını birləşdirən yenilikçi yanaşma təqdim ediblər.
32gun.az bildirir ki, araşdırma Engineering jurnalında dərc olunub.
Salmonella, ən yaygın qida patogenlərindən biri olaraq, antibiotiklərə qarşı davamlılıq inkişaf etdirməyə davam edir. Bu proses, həm antibiotiklərin həddindən artıq istifadəsi, həm də genetik mutasiyalar nəticəsində baş verir və bu da ənənəvi diaqnostika üsullarını, xüsusən həssaslıq testlərini qeyri-kafi edir. Genomun tam sıralanmasına əsaslanan müasir üsullar isə verilənlərin yüksək ölçüsü səbəbindən çox zaman həddindən artıq öyrənmə (overfitting) problemi ilə üzləşir.
Alimlər, davamlılıq xüsusiyyətlərini seçmək üçün iki mərhələli bir sistem təklif ediblər. İlk olaraq, statistika metodları ilə əsas davamlılıq genləri müəyyənləşdirilib. Daha sonra, Salmonella'nın genetik məlumatlarını mətnli “cümlələrə” çevirən SARPLLM adlı süni intellekt alqoritması hazırlanıb. Bu cümlələr, davamlılıq proqnozlarını müəyyənləşdirmək üçün dil modeli tərəfindən təhlil edilir. Nümunələrin balanssızlığı (davamlı suşların daha az olması) ilə mübarizə üçün isə QSMOTEN alqoritması tətbiq olunub.
Eksperiment nəticələri göstərib ki, SARPLLM, müxtəlif antibiotiklərə qarşı davamlılığı proqnozlaşdırarkən mövcud modellərdən daha yüksək dəqiqliklə nəticələr verir. QSMOTEN alqoritması isə həm virtual, həm də fiziki kvant sistemlərində nümunələrin bənzərliyini effektiv şəkildə təyin edir, bu da kvant hesablamalarının bioinformatikada tətbiqi üçün perspektivlər açır.
Alimlər, əldə olunan uğurlara baxmayaraq, texnologiyanın hələ də qarşısında bəzi çətinliklərin olduğunu vurğulayıblar. Gələcəkdə əlavə məlumat mənbələrinin inteqrasiyası və avadanlığın təkmilləşdirilməsi ilə proqnozların dəqiqliyini və platformanın etibarlılığını artırmaq planlaşdırılır.
Ayxan
.jpg)
.jpg)
